La evaluación y diagnóstico del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) ha dependido tradicionalmente de observaciones clínicas y evaluaciones conductuales que, aunque efectivas, suelen ser complejas y demandan tiempo. La empresa sueca Qbtech, fundada en Estocolmo en 2002, ha dado un giro a este proceso al combinar mediciones objetivas con la experiencia clínica, proporcionando a los profesionales del sector médico mejores herramientas para tomar decisiones diagnósticas. Con más de un millón de pruebas realizadas en 14 países, sus productos, como QbTest y QbCheck, han recibido la aprobación de la FDA y cuentan con el marcado CE, consolidándose como referentes en la evaluación del TDAH.
Recientemente, Qbtech ha lanzado QbMobile, una evaluación innovadora compatible con smartphones que aprovecha Amazon Web Services (AWS) para realizar pruebas clínicas de forma remota a través de los dispositivos de los pacientes. Esta nueva herramienta busca hacer accesible a más personas la evaluación objetiva del TDAH, un trastorno que impacta a millones a nivel mundial. Tradicionalmente, obtener un diagnóstico implica largas esperas y múltiples visitas a clínicas. A pesar de que Qbtech había mejorado las evaluaciones por webcam y en clínicas, vio la oportunidad de llegar a más usuarios mediante la tecnología móvil.
Para lograr que las evaluaciones fueran precisas en diversos dispositivos móviles, Qbtech implementó técnicas de aprendizaje automático para manejar y analizar datos complejos simultáneamente, eligiendo el algoritmo Binary LightGBM como el modelo principal. Este algoritmo evalúa 24 características, que incluyen seguimientos faciales, movimientos de cabeza y patrones de errores. Herramientas como Scikit-learn y SHAP fueron utilizadas para medir la relevancia de estas características en el diagnóstico.
Un avance notable fue el uso de capacidades de procesamiento paralelo en la nube, lo que permitió a Qbtech disminuir el tiempo de procesamiento de características de dos días a tan solo 30 minutos. Esto facilitó 20 iteraciones de desarrollo más eficientes, acelerando la creación del modelo.
La validación clínica de QbMobile demostró que esta evaluación en smartphones mantiene los altos estándares clínicos de los productos previos de Qbtech, permitiendo diagnósticos remotos y facilitando el acceso a pacientes con dificultades para asistir a consultas en persona. Además, al utilizar tecnologías en la nube, Qbtech asegura no solo la escalabilidad del servicio, sino también la seguridad y privacidad de los datos de los pacientes.
Con la vista puesta en el futuro, Qbtech planea explorar nuevos flujos de datos y sensores para mejorar la precisión de sus evaluaciones, ampliando potencialmente su capacidad diagnóstica más allá del TDAH. El uso de inteligencia artificial en la salud mental no solo promete mejorar el acceso a servicios especializados, sino también revolucionar los procesos terapéuticos mediante diagnósticos más ágiles y exactos en un mundo cada vez más digitalizado.
